你理解MySQL中的事务吗发布时间：2020-05-22 11:18:2151CTO阅读：207作者：三月本文主要给大家介绍MySQL中的事务，文章内容都是笔者用心摘选和编辑的，具有一定的针对性，对大家的参考意义还是比较大的，下面跟笔者一起了解下MySQL中的事务吧。一个示例：银行引用是事务的一个经典例子：假如银行有两张表，一张支票表，一张储蓄表，现在需要从Jones用户的支票账户转移200￥&n
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2024-09-26 08:40:17
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# MySQL 清理事务的指南
在使用 MySQL 进行数据库操作时，事务是一种非常重要的机制，它允许开发者将一系列的操作视为一个单独的逻辑单元。在这个均匀的逻辑单元内，要么全部成功，要么全部失败，确保数据的一致性。然而，随着应用的不断发展，数据库的开销和复杂性也在增加，这时清理事务显得尤为重要。本文将详解 MySQL 中事务的清理及其最佳实践。
## 什么是事务？
在数据库系统中，事务（T
浅谈MySQL常用维护管理工具
本文将介绍几个MySQL常用维护管理工具,包括phpMyAdmin、MySQLDumper、Navicat、MySQL GUI Tools等几款软件。
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2023-09-25 14:18:04
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在上一篇的server代码骨架中已提到，当处理proposal时，是由SyncRequestProcessor来处理的，下面就来对这其中的操作做更详细的分析。日志和磁盘使用情况server是使用事务日志来持久化事务的。在accept一个proposal请求之前，server(follower或者leader)把这个proposal以事务的形式持久化到事务日志，按照顺序进行append。server
ZAB协议（Zookeeper Atomic Boardcast ）zookeeper原子广播协议，zookeeper使用ZAB协议，实现分布式数据一致性。具体的，zk使用一个单一的主进程来接受并处理客户端的事务请求，并使用ZAB协议，将数据的变更状态以事务Proposal的形式广播到所有Follower。Zookeeper中的角色：Leader：1，可以进行事务操作（写操作）和非事务操作（读操作
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2024-04-10 17:44:20
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本文为学习笔记，有误请指出。本文第一分部为基础部分第二部分为解析部分涉及部分源码浅析。本文使用源码版本：Percona 5.7.14本文约定-协调工作线程：因为page clean线程的协调线程也会完成部分刷新工作，所以叫做协调工作线程。一、数据结构和入口函数1、数据结构page_cleaner_t：整个Innodb只有一个，包含整个page clean线程相关信息。其中包含了一个page_cle
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2024-08-10 23:38:54
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mysql提供的工具类日志种类：1.错误日志(log_error)用来记录启动\关闭\日常运行过程中,状态信息,警告,错误。默认是开启的1.1 错误日志配置1 默认就是开启的: /数据路径下/hostname.err2 查看错误日志位置：select@@log_error;34 手工指定位置:5 vim /etc/my.cnf6 log_error=/var/log/mysql.log7 log_
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2024-08-12 13:17:00
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（1）：进入服务停止mysql服务。 进入控制面板 删除mysql安装程序包 （2）.进入安装目录，删除mysql文件 （3）：进入系统C盘 win用户下面找mysql字样，全部删除 （4）：在cmd窗口： regedit进入注册表 通过快捷键ctrl+f 快速收缩MySQL的注册表并删除 （5）：建议清空回收站，也可以不会删除
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2023-06-19 14:03:52
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说明：开启MySQL binlog日志的服务器，如果不设置自动清理日志，默认binlog日志一直保留着，时间一长，服务器磁盘空间被binlog日志占满，导致MySQL数据库出错。使用下面方法可以安全清理binlog日志一、没有主从同步的情况下清理日志mysql -uroot -p123456 -e 'PURGE MASTER LOGS BEFORE DATE_SUB( NOW( ),INTERVA
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2023-06-01 19:55:37
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二进制日志：时间点恢复复制20140411回顾：日志文件：6类一般查询日志：log, general_log, log_output慢查询日志：错误日志二进制日志中继日志事务日志二进制日志：“修改”position：位置time: 时间滚动：1、大小2、时间二进制日志的功用：即时点恢复；复制；mysql> SHOW MASTER STATUS;
mysql> FLUSH LOGS;
m
什么是Zookeeper Zookeeper是一个高效的分布式协调服务，它暴露了一些公用的服务，比如命名、配置管理、同步控制、群组服务等。我们可以使用Zookeeper来实现比如达成共识、集群管理、leader选举等。 Zookeeper基于ZAB算法（原子消息广播协议）的实现。该框架能够很好地保证分布式环境中的数据的一致性。顺序一致性：从一个客户端发起的事务请求，最终将严格地按照其发起的顺序被应
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2024-09-12 20:32:08
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# SQL Server 清理事务日志
## 1. 前言
在使用 SQL Server 进行数据操作时，数据库会自动记录每个事务的日志。这些事务日志是非常重要的，它们可以保证数据的一致性和可恢复性。但是，随着事务的不断进行，事务日志也会不断增长，占用大量磁盘空间，甚至导致系统性能下降。因此，及时清理事务日志是数据库管理的一个重要任务。
本文将介绍如何使用 SQL Server 的相关命令和方
原创
2024-02-05 03:25:19
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自动清理MySQL binlog日志与手动删除的设置以下的文章主要讲述的是对自动清理MySQL binlog日志与手动删除的实际解决方案的设置， 我们大家都知道MySQL数据库从复制(replication)采用了RBR 模式之后，binlog 的格式为"ROW"，其主要作用是解决很多原先出现的主键重复问题。在一个繁忙的master db server上，MySQL binlog日志文件增长速度很
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2023-06-22 17:37:40
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清除表碎片MyISAM表：optimize table 表名InnoDB表：alter table 表名 engine=InnoDB清除碎片操作会暂时锁表，数据量越大，耗费的时间越长 1.
2. 一、MYSQL表碎片
3. #!/bin/sh
4. mysql_user=root
5. mysql_pass=123123
6. time_log=/opt/time
7. da
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2023-09-09 20:19:27
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对一条sql进行优化时，发现原本很慢的一条sql（将近1分钟） 在第二次运行时， 瞬间就完成了（0.00sec）
这是因为mysql对同一条sql进行了缓存，服务器直接从上次的查询结果缓存中读取数据，而不是重新分析、执行sql。
可通过如下方法清空查询缓存
reset query cache;
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2023-06-01 08:18:49
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今天空间商告诉我数据库空间满了，检查了一下，发现网站用户行为记录数据表竟然占了20多MB。积累了半年了，该删除释放一下空间了。果断delete之后发现数据库空间竟然没少，虽然数据记录数是零。原来这是因为删除操作后在数据文件中留下碎片所致。DELETE只是将数据标识位删除，并没有整理数据文件，当插入新数据后，会再次使用这些被置为删除标识的记录空间。另外实际操作过程中还发现这个问题还存在两种情况。(1
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2023-08-12 12:44:01
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无实践，不学习。这不刚遇到mysql数据库还原的问题，现在又遇到mysql性能问题了。网友一程序mysql执行效率太低，select语句查询5万条数据要6秒多，原来是order by rand()了，不得不说写程序的也太2了点。程序归程序，后来发现自己的mysql数据库也没有进行任何配置，my.cnf配置文件不到10句，其他都默认配置，这样做起sql操作来不慢才怪。刚好看到简朝阳最近要写一系列的m
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2024-06-25 13:30:16
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任务背景接到金山云报警短信，说某数据库的容量已经达到了90%的水位线，于是登陆控制台查看详细情况。在控制台首先发现，每一天的磁盘容量的确有所波动，那么就证明开发人员写的“资源回收”模块是在正常运行的，如图：那么就说明没有什么数据是可以删的，既然删不掉多余的数据又不想多掏钱扩磁盘容量，只能从“磁盘碎片”下手了。而InnoDB引擎清理磁盘碎片的命令就是OPTIMIZE。具体操作首先我先查询一下所有的“
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2023-08-06 19:17:19
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<script type="text/javascript">
</script><script type="text/javascript" src="http://pagead2.googlesyndication.com/pagead/show_ads.js"> </script> 第一步：
backup
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2023-11-07 21:39:11
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我们经常遇到一个情况，就是网络断开或程序Bug导致COMMIT/ROLLBACK语句没有传到数据库，也没有释放线程，但是线上事务锁定等待严重，连接数暴涨，尤其在测试库这种情况很多，线上也偶有发生，于是想为MySQL增加一个杀掉空闲事务的功能。那么如何实现呢，通过MySQL Server层有很多不确定因素，最保险还是在存储引擎层实现，我们用的几乎都是InnoDB/XtraDB，所以就基于Percon
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2024-07-05 21:22:50
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